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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于动态队列深度聚类的完全无监督行李重识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119206278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411371801.9，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于动态队列深度聚类的完全无监督行李重识别方法是由陈良银;罗坤;刘高源;罗张伟;易笑澜;李佳壕;张国彬;孙杨;罗富玮设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态队列深度聚类的完全无监督行李重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于动态队列深度聚类的完全无监督行李重识别方法，主要步骤包括：创建无身份标签的行李数据集LReID‑50tohsouand，使用YOLOv5进行目标检测，生成5000个不同身份的行李图像，总计50000张。搭建本地视频采集环境，获取行李值机图像和分拣线的视频数据。部署DynQueueViT行李重识别模型，采用先进先出的动态队列管理特征，降低显存需求，并利用时间约束减少伪标签噪声。模型将行李图像分解为全局特征、局部特征和混合特征，进行动态队列更新训练。重识别特征通过多层视觉转换模块与局部特征数据增强模块计算。最终，通过距离公式判断行李是否属于同一身份。该模型引入时间约束和正负样本匹配算法，提高重识别准确性，并通过计算余弦距离评估行李图像的身份相似度。

本发明授权一种基于动态队列深度聚类的完全无监督行李重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态队列深度聚类的完全无监督行李重识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、构建行李数据集，创建了无身份标签的行李数据集LReID-50tohsouand；这些视频由五个摄像头录制，覆盖分拣流水线的各个位置，总时长148小时，包含超过10万个不同身份的行李；数据集制作使用YOLOv5工具；YOLOv5用于目标检测，将检测结果裁剪后构建数据集；LReID-50tohsouand包含5000个不同身份的行李，共50000张图片，每件行李平均10张不同角度的照片； 步骤2、构建本地行李分拣流水线视频采集环境，包含行李分拣流水线多个视域不交叉摄像头、视频流传输服务器； 步骤3、构建本地行李值机视频采集环境，包含行李值机台拍摄摄像头、视频流传输服务器； 步骤4、得到行李值机图像与行李在流水分拣线上不同视域下拍摄视频； 步骤5、部署本地行李重识别特征计算DynQueueViT模型；DynQueueViT行李重识别模型不会将所有训练图片的特征一次性存储于显存中，而是采用先进先出的动态队列来管理这些特征；随着训练的进行，队列中的特征会持续更新，以确保有足够的样本参与训练的同时还能大幅降低训练对显存需求；同时DynQueueViT行李重识别模型在训练过程中，对进入模型的训练数据使用视频序列的时间约束，在一定程度上减少了伪标签的噪声；其中DynQueueViT模型，使用特征提取网络将输入模型的行李图像分解为全局特征fg、局部特征fl和权重参考对比特征fdata； 步骤6、通过本地行李重识别特征计算模型，使用多层视觉转换模块与局部特征数据增强模块，计算不同行李之间的重识别特征； 步骤7、将不同行李之间的重识别特征代入距离公式；判断两个目标行李是否同属于同一身份。

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